夏至过后的青衣江湾,荷香与蝉鸣交织成盛夏的乐章。清晨六点,陈守义站在全球生态研学协作联盟的智能化验收中心,望着屏幕上滚动的 “跨洲项目中期评估图谱”—— 南极监测、亚马逊廊道、萨赫勒防治等 15 个跨洲项目的实时数据,正通过 AI 模型自动生成成效雷达图,其中 12 个项目以深绿色标注 “优秀”,仅 3 个项目因区域气候异常呈黄色 “待优化”。他手里攥着的 “跨洲项目中期验收方案”,详细规划了 “智能评估”“平台迭代”“标准制定” 三大板块,每一项都标志着江湾主导的全球生态研学从 “智能化协作” 向 “治理智能化标准输出” 的跨越。
“陈叔!AI 验收模型的首次评估结果出来了!”
小满抱着平板电脑快步跑来,屏幕上的 “跨洲项目智能评估系统” 正显示着分项得分:“南极极地监测项目的设备稳定性、预警准确率均达 95 分(满分 100),亚马逊廊道项目的物种迁徙率、社区参与度达 92 分,萨赫勒防治项目的植被覆盖率提升、农民增收达 88 分,三项核心项目均超额完成中期目标!”
陈守义接过平板,指尖划过 “AI 评估明细”—— 系统已自动提取各项目的核心数据(如南极冰盖监测精度、亚马逊廊道物种数量增长),与预设标准比对后生成优化建议:萨赫勒项目因夏季持续干旱,耐旱植物存活率略低,AI 建议补充 “滴灌 + 保水剂” 组合措施;南美某草原项目因虫害,牧草生长缓慢,AI 匹配非洲分中心的 “生物防虫技术” 供参考。“立刻将评估报告推送至各项目组,” 他指着屏幕上的优化建议模块,“另外,把全球协作平台 4.0 的数字孪生功能演示准备好,下午的智能化治理论坛要用,让各国代表直观感受数字技术对生态治理的赋能。”
两人走进联盟的智能化验收中心时,里面早已是一派忙碌景象 —— 老张带着技术团队在调试 “跨洲项目数字孪生系统”,屏幕上实时还原亚马逊雨林廊道的施工进度、物种活动轨迹;赵叔的基金团队在分析 “智能化资助调整模型”,根据项目中期成效动态优化资助比例;小林的标准团队在整理 “生态治理智能化标准草案”,收录 AI 评估、数字孪生等 12 项核心技术标准;王奶奶推着装满绿豆汤的保温车,正给验收专家、工作人员分发饮品,车身上 “Intelligent Ecological Governance” 的英文标识,让不同大洲的参与者都能感受到细致的关怀。
“守义、小满,联合国环境规划署的马丁先生刚到,他想提前查看 AI 验收模型的算法逻辑,” 老张擦了擦额角的汗珠,递过来一份算法说明文档,“还有萨赫勒地区的代表,带着耐旱植物补种方案,想请咱们的 AI 系统评估方案可行性,确保补种后存活率达标。”
“我带马丁先生去算法实验室,” 小满立刻接过接待任务,“陈叔您对接萨赫勒代表,把 AI 方案评估的流程、数据要求整理成手册,重点标注干旱地区的参数适配要点。”
陈守义走到 AI 评估区时,萨赫勒代表正对着平板上的补种方案发愁:“我们计划在干旱区域补种 50 万株沙棘,但担心夏季高温导致存活率不足 60%,想请 AI 系统帮忙优化种植时间和养护方案。”
“咱们先把区域气候数据(近 5 年夏季气温、降水频率)、沙棘品种参数(耐旱阈值、生长周期)输入 AI 评估系统,” 陈守义操作着系统界面,“系统会模拟不同种植时间(7 月中旬 / 8 月初)、不同养护措施(每周滴灌 1 次 + 保水剂 / 每 10 天滴灌 1 次 + 有机肥)的存活率,选出最优方案。”
半小时后,AI 系统输出评估结果:8 月初种植 + 每周滴灌 1 次 + 保水剂,沙棘存活率可达 82%,比原方案提升 22%。萨赫勒代表兴奋地记录:“有了 AI 的精准评估,咱们的补种方案再也不用‘凭经验’,这就是智能化治理的力量!”
第一环节:跨洲项目中期智能验收(分四组开展)
组 1:南极极地冰盖生态监测项目验收组(老张 + 30 名中外极地、AI 专家)
老张带着专家在联盟智能化验收中心及南极科考站,采用 “AI 自动评估 + 跨洲专家复核 + 现场抽检” 的三级验收机制,从 “监测精度”“预警效能”“保护成效” 三个维度验收:
1. AI 自动评估(核心指标 8 项)
设备稳定性:AI 系统提取 50 套耐低温设备的运行数据(2026 年 3-6 月),平均无故障运行时间达 1800 小时,设备故障率 2%,远超验收标准(故障率≤5%),该项得分 95 分。
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